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産業問題解決のための統計的思考
このビデオでは、JMP サンプル データ インデックスのサンプル平均のサンプリング分布教育モジュールを使用して中心極限定理を説明します。
まず、標本平均の標本分布教育モジュール。
これを行うには、ヘルプメニューを選択してサンプルデータ。 次に、教育リソース概要を開きます。教育スクリプトアウトラインを開きますインタラクティブな教育モジュール概要を確認し、リンクをクリックします標本平均の標本分布。
この教育モジュールを使用すると、指定された平均値と標準偏差を持つ母集団からデータをサンプリングできます。 デフォルト値は次のとおりです。 IQ 、知能指数。 母集団の平均は 100、母集団の標準偏差は 15 です。
上のグラフは母集団データの分布を示し、中央のグラフは現在のサンプルの分布を示し、下のグラフはサンプル平均の分布を示します。
クリックします描画加算サンプル下シミュレーションの実行デフォルト設定で 1 つのサンプルを描画します。 これにより、母集団からサイズ 25 のランダムなサンプルが 1 つ抽出されます。
この 1 つのサンプルのデータの分布とサンプル平均を確認できます。
さらに多くのサンプルを抽出すると、サンプル平均値がここに収集されます。
1000 個のサンプルを抽出します。 標本平均の分布は母集団の分布よりも狭く、母集団の平均値 100 を中心にしていることに注意してください。 ここで、サンプル平均値の平均値と標準偏差を示します。 標本平均の標準偏差は母集団の標準偏差よりもはるかに小さいことに注意してください。
サンプルサイズを増やすと、このサンプル平均値の分布はどうなるでしょうか? サンプルサイズを大きくすると、サンプル平均の分布はますます厳しくなります。
では、人口分布が正規分布でない場合はどうなるでしょうか。 たとえば、分布が偏っていたらどうなるでしょうか? 右傾斜を選択し、サンプル サイズを 10 に変更します。 各サンプルは右に偏っていますが、サンプル平均の分布の形状に注目してください。 これはかなり正常値に近く、やはり母平均を中心としています。
サンプル サイズを 25、50、100 に変更してみましょう。
サンプルサイズを大きくすると、サンプル平均の分布はより正規になり、サンプル平均の標準偏差はますます小さくなります。
